机器模型的可解释分析-测算feature importance
首先推荐一本经典好书《可解释的机器学习》,Christoph Molnar著,朱明超翻译,公司的大佬也是通过学习这本书有了很多很有价值的见解~以下是我的读书笔记以及思考。 宏观来说,构建机器学习模型的商业应用场景有两种: 预测问题:给定x
[机器学习笔记] 特征(Feature)和特征选择(Feature Selection)
特征(Feature)和特征选择(Feature Selection) 概念解释 在机器学习中,将属性称为“特征(Feature)”,对当前学习任务有用的属性称为“相关特征(Relevant Feature)”,没有什么用的属性称为“无
机器学习中的特征重要性 Feature Importance
Feature Importance 闲话 几周没用CSDN,发现编辑器的字体变了。最近看了几篇讲特征重要性的文章。在这里【简要】记录一下我的总结,对不熟悉相关知识的读者做个导航。 优点
深入理解深度学习中的【卷积】和 feature map
深入理解深度学习中的卷积和feature map 虽然深度学习和CNN的概念已经传遍大街小巷,本文还是说一说CNN中的卷积。 本文主要介绍卷积层的结构。下图显示了CNN中最重要的部分,这部分称之为
深度学习中的特征(feature)指的是什么?
一般在machine learning意义上,我们常说的feature,是一种对数据的表达。当然,要衡量一种feature是否是合适的表达,要根据数据&
[深度学习从入门到女装]ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation
论文地址:ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation 这是复旦大学在ECCV2018上发表的一篇语义分割的论文 文中提到说目前语义分割的框架&a
深度学习装机记录
文章目录 一、主机配件二、组装步骤1.在主板上安装CPU2.在主板上安装内存条3.在主板上安装固态硬盘4.在主板上安装CPU的散热风扇5.将主板放入机箱,上好螺丝6.安装显卡7.在机箱中安装机械硬盘和电源8.在机箱中安
深度解析输入网址后,请求信息的数据详细流转过程
从你输入一个网址,到网页显示,其间发生了什么? ——详解中间发生的过程 **************************************************
强大的机器数据管理平台Splunk Enterprise本地部署与远程访问实战教程
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恶意文件 大数据案例库_数据恢复必备神器!硬盘深度恢复,大文件恢复—DiskGenius专业版电脑软件...
大家好,我是元力。 今天给大家带来的软件是一款数据恢复必备神器--DiskGenius专业版。 单文件版本,体积不到4M,真正可用的恢复利器,请各位珍藏
从零搭配python机器学习环境
重装系统python机器学习环境重新安装 安装简介为什么那些需要安装安装anaconda安装pycharm 安装简介 为什么 有重装系统的同学可能明白,作为一名程序员,电脑卡的时候不得不重装个
关于 i5 与 i7 之间的区别(近期配机器的朋友请看)
最近帮人配了两台 i7 CPU 的电脑,后来上网发现,原来 i5 比 i7 更适合大众,虽然 i7 是先出的,而且定位比 i5 高出很多
[人工智能-深度学习-39]:环境搭建 - 训练主机硬件选择全指南(CPUGPU内存硬盘电源)
作者主页(文火冰糖的硅基工坊):文火冰糖(王文兵)的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址:https:blog.csdnHiWang
2017款MacBookPro13''上手体验及购买建议
概述 小编买的型号是2017款MacBookPro13带touchbar的版本,通过非官方渠道购买价格为¥12899。在两天之前这个价格还是¥12699,所以同型号大家可能还能找到更低的价格。部件
深度学习损失函数不下降的解决方法
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因买不到RTX 3090!他花19万搭了一个专业级机器学习工作站
点击下方卡片,关注“CVer”公众号 AICV重磅干货,第一时间送达 本文转载自:AI科技评论 作者 | Emil Wallner 编译 | 青暮、陈大鑫 Emil Wal
深度学习 loss不下降的解决方法,最全
当我们训练一个神经网络模型的时候,我们经常会遇到这样的一个头疼的问题,那就是,神经网络模型的loss值不下降,以致我们无法训练,或
深度学习中如何选择一款合适的GPU卡的一些经验和建议分享
来源:AI 研习社本文原作者lqfarmer,本文整理自作者在知乎专栏《深度学习与NLP》。AI 研习社已获得转载授权。 文章翻译自: Which GPU(s) to G
深度学习实战(九)—— loss不下降的解决方法
当我们训练一个神经网络模型的时候,我们经常会遇到这样的一个头疼的问题,那就是,神经网络模型的loss值不下降,以致我们无法训练,或
深度学习分割json_to_data报错Too many dimensions: 3 > 2
包这个错的原因是labelme(我的是5.0.1)的版本太新了,与旧版本labelme标注生成的json文件有所区别 解决办法1:把labelme版本降
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